國際糖尿病聯合會第9版《全球糖尿病地圖（IDF Diabetes Atlas）》顯示，目前全球范圍內約有4.63億人患糖尿病。盡管糖尿病無法治愈，但針對藥物治療依從性、生活方式、營養、體育鍛煉、減壓等因素進行干預，就可為病情帶來明顯改善。更重要的是，患者應加強自我管理。

糖尿病是時間密集型管理的疾病，患者每天必須做出有關血糖監測、營養、胰島素和藥物攝入等各項決定。以患者為中心的數字化管理是極其適合糖尿病的解決方案，全球科技工作者也在不斷嘗試和迭代相應技術。

2019年，雅培與諾和諾德曾宣布進行一項非獨家合作，將諾和諾德聯網型胰島素注射筆的胰島素數據集成到雅培數字健康管理工具上。諾和諾德商業創新副總裁Anders Dyhr Toft表示，缺少可靠的信息令許多糖尿病患者及其醫生十分受挫，此次合作將使醫療健康醫療器械創新網更好地了解患者的糖尿病管理，并幫助患者對治療更有信心。

該項目是一個典型的糖尿病數字化醫療方案的構架，雖然至今尚未真正開始實施，但我們有理由相信，在數字化工具的幫助下，人們能夠評估基于個體數據的干預措施對生活方式的改變，以及對血糖控制、其他醫療參數和用藥依從性的影響。

數字醫療應具備“3D”要素，即：設備Device、設備的數據Data、和數據所產生的醫療決策Decision。三個要素中，設備Device排在第一，足見其重要性。這同樣適用于糖尿病數字化管理，足夠適用的智能設備才能解決Anders Dyhr Toft口中“缺少可靠信息”的問題。

縱觀目前主流的糖尿病數字化管理模式，根據適用患者、使用方式的不同，主要包括兩大類：一是基于連續血糖監測（CGM）、自動胰島素輸注（AID）和控制算法的人工胰腺系統；二是基于智能指尖血糖儀、胰島素筆注射劑量計數器和智能決策的自我管理系統。本文將梳理出兩類模式中設備的發展和應用情況，以期為行業帶來參考。

智能設備與人工胰腺

力爭回歸正常生活，既是糖尿病患者自身的強烈愿望，也是科技工作者研發攻關的終極目標。模仿人體胰腺工作機制的“人工胰腺”就是這一目標的落地產品。

作為連續生理指標數據采集和連續藥物輸送的智能設備，CGM和AID能夠動態調整血糖水平，最大程度接近胰腺的生理機能，因此，二者的發展程度也代表了人工胰腺的進步程度。

人工胰腺的工作流程，動脈網制圖

CGM和AID對人工胰腺的價值

根據美國糖尿病協會（ADA）、美國臨床內分泌醫師協會（AACE）及美國內分泌學會（ACE）的共識，CGM和胰島素泵主要適用于1型糖尿病患者、需要胰島素強化治療的2型糖尿病患者。

CGM能夠幫助上述患者了解自身飲食、運動、藥物治療等行為帶來的血糖變化情況和趨勢，從而幫助患者準確計算和調整胰島素注射劑量，并綜合管控飲食和運動。不過，早期“CGM+胰島素泵”需要人工調整胰島素劑量，因此被稱為開環人工胰腺系統。隨著胰島素智能輸注技術的發展，“CGM+控制算法+智能胰島素泵”的閉環系統得以問世。

2019年12月，FDA批準了Beta Bionics公司的iLet仿生胰腺系統。iLet通過Dexcom G6或Senseonics的Eversense連續血糖監測儀來持續采集患者血糖數據，通過人工智能算法，調節1型糖尿病患者的胰島素和胰高血糖素輸注劑量，減少高血糖和低血糖的發生，使血糖保持在正常范圍內。

類似的產品還有Insulet的Omnipod Horizon自動胰島素輸送系統，是將Dexcom G6連續監測血糖儀與自己的Omnipod胰島素泵進行連接，在控制器中置入算法來實時調整胰島素泵的劑量。

美敦力人工胰腺MINIMED 670G的產品構成，來源：美敦力官網

美敦力、Tandem、Insulet、Beta Bionics等公司通過數十年不懈的研究和市場迭代，實現了胰島素輸注劑量可以根據血糖數據實時自動控制和調整，被認為是現階段糖尿病管理和治療的最佳解決方案。

人工胰腺的技術和市場難點

盡管人工胰腺系統獲得了快速發展，但仍然存在來自技術和市場方面的挑戰。

以2019年12月獲FDA批準的Tandem Control-IQ為例，其代表了全球最新人工胰腺技術，但它距離真正意義上的模擬胰島素分泌功能依然很遙遠；將人體實時攝入的碳水化合物及運動消耗熱量也納入自動監測范圍，結合CGM數據、并通過算法作用于AID，仍是技術研發需要攻克的難題。

此外，CGM系統也存在技術難點。CGM包含傳感器、發射器、接收器三大部分，其中，傳感器是核心部件，直接決定CGM測量結果的準確性和穩定性。當前，CGM技術存在傳感器外膜設計、校準算法、和傳感器酶固定技術的難點。例如，校準算法的難點在于CGM所測量的皮下間質液葡萄糖濃度與血糖濃度之間存在不恒定的差值，校準算法需要解決不同生理狀態、傳感器表面的鈍化及異體物包裹、測試環境等導致的測量差值。

CGM的終極理想技術是無創連續監測，無創檢測技術尚未找到體外測試指標與血糖濃度強關聯性的基礎原理，雖然一直是全球研發熱點，但精準性和可靠性還有待考驗。

市場方面，受經濟能力、佩戴舒適性、產品可及性等原因，目前國內糖尿病患者在院外的血糖監測仍以使用指血血糖儀為主；CGM整體滲透率不足0.5%，遠低于指血血糖儀25%的滲透率。同時，國產CGM和胰島素泵的發展已經超過10年，但一直面臨國內市場無醫保覆蓋、國際市場有專利風險的局面，是進一步規模化的挑戰。

智能設備與自我管理系統

如果說人工胰腺更強調技術的專業性和治療效果，那么，針對2型糖尿病患者的管理模式則更需要良好生活行為習慣的建立和保持，以及對醫療方案的依從性。

基于個體數據的個性化提醒、智能建議、娛樂游戲化激勵和人機交互是針對這個群體的根本解決方案，即“智能設備+智能決策”的數字化糖尿病管理系統。

智能監測提升患者留存與活躍

由于2型糖尿病患者群體龐大，適用于這些患者的管理系統應該做到廣覆蓋、低成本，還需要具備高留存和高活躍的特性。

在這種強調患者自我管理的數字化管理系統中，血糖監測仍然是最基礎的工作。目前，絕大多數Connecting SMBG血糖儀采用藍牙連接方式，方便注冊，方便應用于其他管理系統，以及方便與人工胰腺系統連接。但是，這種方式與患者留存和活躍沒有直接關聯。

為了提升患者留存率和活躍度，糖護士Dnurse2014年上市的第一代手機血糖儀實現了指血血糖儀和音頻通信技術的跨界結合，除了自動記錄血糖數據到血糖管理APP之外，這款血糖儀還采用了獨特的無屏幕設計，患者使用后，關注糖尿病管理APP的頻率和時長更高，比使用帶有屏幕的連接型指血血糖儀高出4倍。

同樣采用類似音頻或USB通信接口的還有美國的Dario血糖儀，該技術的物理優勢是成本低、功耗低和連接便捷性。

高留存和高活躍是管理效果的重要評價指標，很顯然，手機血糖儀在糖尿病數字化管理方案中，較好地解決了患者自我管理依從性的問題。這樣的設計也必須通過更嚴苛的審批標準，即：血糖儀與APP一同注冊審批。據了解，糖護士Dnurse的手機血糖儀和APP擁有CFDA和CE的注冊許可，以及APP的FDA Class 1注冊，遠銷亞非拉15個國家和地區。

此外，糖護士Dnurse于2020年7月還推出了SPUG血糖尿酸測試儀，具備血糖尿酸一機雙測功能，便于糖尿病合并痛風患者的綜合管理，以及滿足年輕痛風患者的需求。SPUG不再是3.5MM耳機接口，而是與時俱進的Type-C通信接口，針對蘋果手機還配備有專門研發的轉接線。

糖護士Dnurse旗下的全自動胰島素注射劑量計數器、手機血糖儀和糖護士APP，來源：公開資料

智能計數提升患者依從性

在人工胰腺系統的工作流程中，智能設備主要在于患者解決“將要用多少藥”的問題，實際上，患者“什么時間、用了多少藥”同樣重要。歷史數據不僅能幫助患者查看自己的用藥記錄——因為現實生活中有患者會忘記什么時候打了胰島素、打了多少胰島素，還能幫助患者家人、醫生等掌握用藥情況，以便對患者進行適時提醒、鼓勵，或者綜合患者的其他生活行為數據以調整管理方案。

當然，數據記錄也能用智能方式來實現。Patient Pending公司研發出了智能胰島素筆帽產品Timesulin，可記錄患者上一次注射胰島素的時間。2017年，Patient Pending被Bigfoot收購，Timesulin則被應用與Bigfoot Inject胰島素閉環系統中。

運用了智能胰島素筆帽產品的Bigfoot Inject胰島素閉環系統，圖片來源：Bigfoot官網

不同于Bigfoot對技術和產品的生態鏈整合，糖護士Dnurse則是智能設備和智能決策系統全部自主研發。2016年10月，糖護士Dnurse在美國發布了全自動胰島素注射劑量計數器insulinK，其目的是通過insulinK采集患者注射胰島素的行為數據，并傳輸給糖護士APP，由智能決策系統對患者進行提醒、建議、鼓勵和交互，以此提高患者的用藥依從性。

目前，insulinK共推出3個型號，分別適用于諾和諾德耐用型筆4和筆5、禮來的優伴筆、以及賽諾菲的來得時預充筆。過去2年，insulinK服務了近3萬名起始胰島素患者，有效降低了胰島素患者的用藥脫落率。

無論是手機血糖儀還是胰島素注射劑量計數器，都通過產品模式的創新增加了患者數據量的采集，為制定更精確的管理方案提供了可能。對患者而言，遵從更精準的管理方案才能穩定控糖，降低并發癥風險；對藥械企業而言，這些創新能夠提升藥物、耗材在存量患者中的銷量，具有產業價值。

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糖尿病數字化管理不同設備在技術性和用戶覆蓋面上的差別，動脈網制圖

綜合本文梳理的兩大管理模式來看，人工胰腺及其重要組成設備CGM、AID等，是側重技術專業性的設備型模式；手機血糖儀、胰島素注射劑量計數器等設備則是側重覆蓋率的患者型模式。無論哪種模式，都是通過設備采集數據，再通過人工智能去匹配健康生活解決方案，具備高效、個性化的特征，是進行后續管理的基本前提。

對于全球4.63億糖尿病患者，中國1.16億糖尿病患者，醫護提供健康干預的供給是遠遠不夠的，人工干預存在成本高、效率低的短板。在數字化管理中，無論是設備型模式還是患者型模式，都能針對相應的患者群體發揮出極大價值。同時，我們也看到了兩種模式中設備的技術壁壘、關鍵創新點等驅動要素，這成為糖尿病數字化管理持續迭代的方向。

由于“3D”要素中除了設備之外，數據和智能決策同樣發揮著至關重要的作用，我們也將在后續文章中梳理相關的發展與應用情況。